Data from Validation of Melanoma Immune Profile (MIP), a Prognostic Immune Gene Prediction Score for Stage II–III Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
AbstractPurpose: Biomarkers are needed to stratify patients with stage II–III melanoma for clinical trials of adjuvant therapy because, while immunotherapy is protective, it also confers the risk of severe toxicity. We previously defined and validated a 53-immune gene melanoma immune profile (MIP) predictive both of distant metastatic recurrence and of disease-specific survival (DSS). Here, we test MIP on a third independent population. Experimental Design: A retrospective cohort of 78 patients with stage II–III primary melanoma was analyzed using the NanoString assay to measure expression of 53 target genes, and MIP score was calculated. Statistical analysis correlating MIP with DSS, overall survival, distant metastatic recurrence, and distant metastasis-free interval was performed using ROC curves, Kaplan–Meier curves, and standard univariable and multivariable Cox proportional hazards models. Results: MIP significantly distinguished patients with distant metastatic recurrence from those without distant metastatic recurrence using ROC curve analysis (AUC = 0.695; P = 0.008). We defined high- and low-risk groups based on the cutoff defined by this ROC curve and find that MIP correlates with both DSS and overall survival by ROC curve analysis (AUC = 0.719; P = 0.004 and AUC = 0.698; P = 0.004, respectively). Univariable Cox regression reveals that a high-risk MIP score correlates with DSS (P = 0.015; HR = 3.2). Conclusions: MIP identifies patients with low risk of death from melanoma and may constitute a clinical tool to stratify patients with stage II–III melanoma for enrollment in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».